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YG(2021)Meta-fdmixup:由标记目标数据引导的跨领域少镜头学习。摘自:第29届ACM多媒体国际会议论文集,第5326\u20135334页,“DOI”:“10.1145\/3474085.3475655”},{“key”:“5388_CR11”,“unstructured”:“Gao H,Shou Z,Zareian A et \u00a0al(2018),协变支持对抗性增强网络的低热学习。摘自:神经信息处理系统的进展”}、{“key”:5388_CR12“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”1789“,”doi“:”10.1007\/s11263-021-01453-z“,”volume“:“129”,”author“:”J Gou“,”year“:”2021“,”unstructured“:”Gou J,Yu B,Maybank SJ et al(2021)知识提炼:一项调查。Int J Comput Vision 129:1789\u20131819“,“journal-title”:“Int J Comput Visiom”},{“key”:“5388_CR13”,“unstructured”:“Gulrajani I,Ahmed F,Arjovsky M et \u00a0al(2017)改进wasserstein gans的训练。In:神经信息处理系统的进展”}、{“key”:”5388_CR14“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”unstructure“:”韩J,程B,万Z et \u00a0al(2023)走向硬少数关系分类。IEEE Trans Knowl Data Eng第1\u201314页。https:\/\/doi.org\/10.109\/TKDE.2023.3240851“,”doi“:”10.1109\/TKDE.2023.32408501“},{”key“:”5388_CR15“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”He K,Zhang X,Ren S et \u00a0al(2016)图像识别的深度剩余学习。In:IEEE计算机视觉和模式识别(CVPR)会议记录”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2016.90“},{“issue”:“5786”,“key”:“5388_CR16”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”504“,“doi”:“10.1126\/science.1127647”,“volume”::“313”,“author”:“GE Hinton”,“year”:“2006”,“unstructured”:“Hinton GE,Salakhutdinov RR(2006)使用神经网络降低数据的维数。science 313(5786):504\u2013507”,日志标题“:”Science“},{“key”:“5388_CR17”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Hong Y,Niu L,Zhang J et \u00a0al(2020)Matchinggan:Matching-based few-shot image generation.In:2020 IEEE International conference on multimedia and expo(ICME),pp 1\u20136,https:\/\/doi.org\/10.109\/IMCE46284.2020.9102917”,”doi“10.1109\/CICME46284.2020.9102917“}”issue“:”3“,”key“:”5388_CR18“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“1091”,”doi“:”10.1109\/TCSVT.2020.2995754“,”volume“::”31“,”author“:”W Jiang“,“year”:“2021”,“unstructured”:“Jiang W,Huang K,Geng J et al(2021)多尺度度量学习,用于少量学习。IEEE传输电路系统视频技术31(3):1091\u20131102。https:\/\/doi.org\/10.109\/TCSVT.2020.2995754“,”journal-title“:”IEEE Trans Circuits Syst Video Technol“},{“key”:“5388_CR19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Kim J,Kim T,Kim S et \u00a0al(2019)用于少快照学习的边标记图神经网络。收录:IEEE计算机视觉和模式识别(CVPR)会议论文集“,”DOI“:”10.1109“,”CVPR.2019.00010“,”{“key”:“5388_CR20”,“unstructured”:“Koch G,Zemel R,Salakhutdinov R et \u00a0al(2015)Siamese neural networks for one-shot image recognition。收录:ICML deep learning workshop,Lille,p\u00a 00“},”{“issue”:“8”,“key“:”5388_CR21“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”3458“,”doi“:”10.1109\/TNNLS.2020.3011526“,”volume“:“32”,”author“:”N Lai“,”year“:”2021“,”unstructured“:”Lai N,Kan M,Han C et al(2021)Learning to Learning adaptive classifier-predicator for few-shot Learning。IEEE Trans Neural Netw学习系统32(8):3458\u20133470。https:\/\/doi.org\/10.109\/TNNLS.2020.3011526“,”journal-title“:”IEEE Trans-Neural 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\u00a0al(2017)Grad-cam:通过基于梯度的本地化从深层网络中进行可视化解释。摘自:IEEE计算机视觉国际会议论文集,第618\u2013626页,“DOI”:“10.1109\/ICCV.2017.74”},{“issue”:“8”,“key”:“5388_CR38”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”5151“,“DOI:”10.1109\/TCSVT.2021.3135023“,”volume“32”,“author”:“S Shao”,“year”:“2022”,“unstructured”:“Shao S,Xing L,Xu R et al(2022年)Mdfm:用于少镜头学习的多决策融合模型。IEEE Trans Circuits Syst Video Technol 32(8):5151\u20135162。https:\/\/doi.org\/10.109\/TCSVT.2021.3135023“,“journal-title”:“IEEE Trans-Circuits Syst Video Technol”},{“key”:“5388_CR39”,“unstructured”:“Snell J,Swersky K,Zemel R(2017)《用于少数人学习的原型网络》。In:《神经信息处理系统的进展》,vol\u00a030。Curran Associates,Inc“},{”key“:”5388_CR40“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Sung F,Yang Y,Zhang L et \u00a0al(2018)Learning to compare:Relation network for few-shot Learning。In:IEEE conference on computer vision and pattern recognition,pp 1199\u20131208“,”doi“:”10.1109\/CVPR.2018.00131“}”,{“key”:“5388_CR 41”,“doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Tang H,Li Z,Peng Z et \u00a0al(2020)Blockmix:基于度量的元学习的元正则化和自校准推理。摘自:《第28届ACM国际多媒体会议论文集》,第610\u2013618页,“DOI”:“10.1145\/3394171.3413884”},{“key”:“5388_CR42”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Tang H,Yuan C,Li Z et \u00a0al(2022)学习注意力引导的金字塔特征,用于少量细粒度识别。模式识别第108792页”,“DOI:”10.1016\/j.patcog.2022.108792“},{“key”:“5388_CR43”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1016\/j.neucom.2023.126300”,“volume”:”545“,“author”:“S Tian”,“year”:“2023”,“unstructured”:“Tian S,Li W,Ning X et al(2023)用于增量学习的神经网络表征相似性的连续传递。神经计算545:126300”journal-title“:”Neurocomputing“},{”key“:”5388_CR44“,”unstructured“:”Vinyals O,Blundell C,Lillicrap T et \u00a0al(2016)一次学习的匹配网络。In:神经信息处理系统进展29“}Simpleshot:重新审视最近邻分类,以获得较少的学习机会。arXiv:1911.04623“},{“key”:“5388_CR46”,“unstructured”:“Wang Y,Pan X,Song S et \u00a0al(2019)深度网络的隐式语义数据增强。In:神经信息处理系统32的进展”},}“key:”5388_CR17“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructure“:”Wang YX,Girshick R,Hebert M et \u00 a0al“(2018)从假想数据中进行低调学习。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第7278\u20137286页“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2018.00760“},{”key“:”5388_CR48“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Wertheimer D,Tang L,Hariharan B(2021)利用特征地图重建网络进行少量快照分类。收录:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第8012\u20138021页“,”DOI“:”10.1109\/CVPR46437.2021.00792“},{“key”:“5388_CR49”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“谢J,Long F,Lv J et \u00a0al(2022)联合分布问题:用于少量快照分类的深布朗距离协方差。收录于:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第7972\u20137981页,“DOI”:“10.1109\/CVPR52688.2022.00781”},{“key”:“5388_CR50”,“unstructured”:“Xing C,Rostamzadeh N,Oreshkin B et \u00a0al(2019)自适应交叉模式极小点学习。收录于《神经信息处理系统进展》}doi-asserted-by“:”publisher“,”unstructured“:”Xu J,Liu B,Xiao Y(2022)一种用于少量学习的多任务潜在特征增强方法。IEEE Trans Neural Netw学习系统1\u201315。https:\/\/doi.org\/10.109\/TNNLS.2022.3213576“,”doi“:”10.1109\/TNNLS.2022.32135“},{“key”:“5388_CR52”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Xu J,Liu B,Xiao Y(2022)一种用于少热点学习的变分推理方法。IEEE Trans Circuits Syst Video Technol 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